입문

안녕하십니까, 저는 히타치 제작소 서비스와 플랫폼 비즈니스 단원인 Software CoE 클라우드 비즈니스 추진센터의 정야령입니다.
(이번에re:Invent2020 AWS Deep Racer 리그 Championship Cup 결승전 명단에 선정된 우리 회사 중촌총 씨의 AWS Deep Racer에 대한 요해를 인터뷰했습니다.

AWS DeepRacer란 무엇입니까?

(AWS Deep Racer는 기계 학습에서 개발자에게 강화 학습을 전달하기 위해 제작된 18분의 1 규모의 로봇차입니다.노선 운전에서 초당 15장의 영상을 촬영해 주행 결과에서 종점에 이르는 행동을 자율적으로 학습한다.
AWS DeepRacer에서 모형을 학습할 때 AWS RoboMaker는 학습 환경 강화로 Amazon SageMaker와 아날로그 환경으로 시작됩니다.자동차가 활주로를 한 번 또 한 번 달리고 AWS RoboMaker에서 경험을 쌓을 때 그 데이터는 아마존 SageMaker에 전송되어 모델 학습을 진행한다.새로운 모델은 Amazon Simple Storage Service(이하 Amazon S3)를 통해 AWS RoboMaker에 전송되어 경험을 더욱 쌓을 수 있습니다.이 과정은 아마존 S3 저장 모델, 아마존 CloudWatch 저장 로그, 아마존 Kinesis Video Streams를 사용하여 컨트롤러에 영상을 여러 번 표시합니다.

0:
(1) AWS Summit Online Japan 2020　 DRL-01：AWS DeepRacer Workshop 2020

AWS 딥레이서 리그 챔피언십 컵

2020년 AWS re:Invent에서 AWS Deep Racer 리그를 마무리하는 글로벌 최종 결전'Championship Cup'을 개최했다.모든 대회를 온라인으로 개최한 이번 대회에서는 3월부터 예선에서 우승한 총 112명의 결승 선수가 출전했고, 결승전'그랑프리 파이널'에서 Po-Chun Hsu가 우승을 차지했다.
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(1) AWS DeepRacer Championship Cup 지원!/AWS DeepRacer는 일본에서 구입 가능
(2) AWS DeepRacer League announces 2020 Championship Cup winner Po-Chun Hsu of Taiwan

re: Invent2020AWS DeepRacer 리그 챔피언십컵 결승전 명단 인터뷰

나는 AWS Deep Racer 리그 Championship Cup 결승전 명단으로 뽑힌 우리 회사의 중촌총 선생의 AWS Deep Racer에 대한 요점을 인터뷰했다.
(중촌 선생은 히타치 제작소 응용 클라우드 서비스 사업부 운용 관리본부에 소속되어 IT 시스템의 운영 감시, 업무 자동화, IT 자산 관리, 인프라 시설 관리 등 종합적인 소프트웨어 업무에 종사한다.

Q1 대회에 참가하게 된 계기를 알려주세요.

중촌:

맨 앞줄에서 AWS Deep Racer가 발표한 Re: Invent 2018의 Key Note를 듣고 흥미를 느꼈습니다. 예전보다 많이 하고 싶었습니다.
처음에는'딥러닝(Deep Learning)'과'Reinforcement Learning(강화학습)'이라는 단어가 무서워서 손을 대지 못했지만 관련 블로그 등을 보면 어렵지 않다는 것을 알게 되고 시작하게 됩니다.

Q2AWS Deepracer의 학습 강화 요점은 무엇입니까?

중촌:

우선 자금입니다.그리고 다음은 자금!이것은 우스갯소리이다
(나는 주요한 요점은 다음과 같은 세 가지라고 생각한다.)
무엇을 이상형으로 합니까?
(=가장 빠른 이상적인 경주선'궤적'과 속도의 정의)
(2) 이상형에 가깝다고 어떻게 평가합니까?
(= 보수 함수에서 이상형의 표현)
(3) 어떻게 훈련해야 효과적으로 이상형에 접근할 수 있습니까?
(= 최적의 훈련용 하이퍼패라메트릭 선택)
나는 항목마다 고려하는 내용 영역이 완전히 다르고 어느 분야도 어렵다고 생각한다.그저 그 몫일 뿐, 반대로 AWS Deep Racer의 장점을 생각하면 그 시절을 해결할 수 있다는 성취감이'재미있다'는 것을 느낀다.

Q3 이번 경기의 어려운 점을 알려주세요.

중촌:

(저는 개인적으로 취미 범위 내에서 하고 지역사회 등의 존재도 모르고 0에서 1명까지 모델을 고려하기 때문에 막다른 골목에 빠져도 개선의 방향성을 전혀 생각하지 못했습니다.)이런 상황에서 반드시 개선 방안을 생각해내는 것은 매우 어렵다.
한편, 이번 리:Invent 2020에서 1라운드는 장애물을 피하면서 시간 테스트를 하는 경기로 장애물을 피하는 모델은 아직 시험 제작 단계이기 때문에 급히 모델을 완성해야 한다장애물을 의식하기 위해 모형을 만들수록 왠지 모르게 장애물에 뛰어들게 된다.(웃음) 거기를 개선하는 것도 어려워요.

Q4 앞으로의 포부를 말씀해 주세요.

중촌:

현재 모델의 개량이 계속되고 있습니다. 리:Invent 2020 이후에 제작된 모델은 훈련 시간을 원래의 10분의 1 정도로 제어하고 정밀도도 향상되었습니다.이 상태로 더 좋은 모델을 완성하고 다음에는 리:Invent의 최종 경기까지 열심히 하세요!

마지막

(이번에re:Invent2020 AWS DeepRacer 리그 Championship Cup 결승전 명단에 선정된 우리 회사 중촌에게 AWS DeepRacer의 요점을 소개했다.앞으로도 히타치 직원들에게 구름의 조합에 대해 발송할 예정이다.